混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分2
边有两种类型，一种是machine arc（也叫disjunctive arc），由同一机器上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中彩线部分表示machine arc。另一种是job arc（也叫conjunction arc），由同一工件上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中黑色实现部分代表job arc。两种边分别表示machine 和job的两个约束，因此一个点最多引申出4条边。除此之外，图中还有两个超级源点，起始点和终止点（图中的0号start和10号finish）。他们是虚拟的点，代表加工开始和结束。Start点只有job arc，分别连向每个工件的第一道工序；Finish 点也只有job arc，从每个工件的最后一道工序连接到此点。（要注意边的顺序！）图中的边上没有权值，权值存放在点上，代表加工时间。起始、终止点加工时间为0。读到这里大家应该能感受到，一幅图实际上已经代表了一个解。点（即工序......阅读全文
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-2
边有两种类型，一种是machine arc（也叫disjunctive arc），由同一机器上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中彩线部分表示machine arc。另一种是job arc（也叫conjunction arc），由同一工件上的前一道工序指向相邻的后一道工序。图中黑色
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-3
Tabu3－基于甘特图的JSP N1邻域前面的tabu2是一种FJSP的邻域结构，搜索的是插入不同机器的解空间。如果不插入不同机器呢？很显然，问题转化为JSP。因此，小编在咨询了一些专业人士后，打算尝试加入JSP的tabu search。JSP的tabu邻域比FJSP多一些，比较知名的有N1，N4，
混合算法(GA+TS)求解作业车间调度问题(JSP):禁忌搜索部分-1
大家好，在上一篇文章中，我们介绍了FJSP问题以及HA算法的GA部分。这一篇文章主要介绍嵌套在其中的Tabu Search部分。种群进化＋邻域搜索的混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－算法介绍Tabu部分原论文没有很详细的描述，因此很多内容是小编收集各方资料，查阅其他相关文
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-2
表b的OS String和MS String代表染色体编码。在这里插入图片描述OS String中有N个数字（N代表总工序数），每一位数字代表一道工序对应的工件。简单的说，在decode的过程中，优先安排靠左的工件到对应机器上。同一数字出现的次数代表工件的第k道工序，例如第一个“1”
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-1
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题之算法原理 前言过去小编简单了解过作业车间调度问题（JSP），这两个月简单接触了柔性车间调度问题（FJSP），但是因为一些原因打算暂时研究到这里。在研究的时候，小编发现网上这方面的中文资源不多，那么秉持着普度众生的原则，就在这里和大家分享一下最近
种群进化+邻域搜索的混合算法求解作业车间调度问题...-3
JBX非常类似：将工件随机分配成两组，Jobset1和Jobset12；将P1中属于JS1的部分插入O1相同位置处，P2中属于JS2的部分插入O2相同位置中；将P2中属于JS2的部分按顺序插入O1的空余位置中（如图所示），P1则插入O2中。MSMS更简单，随机选择两个位置，如图所示，属于范围
混合算法求解作业车间调度问题代码解读+完整JAVA代码
前两篇文章中，我们介绍了FJSP问题，并梳理了一遍HA算法。这一篇文章对小编实现的（很乱很烂的）代码进行简单解读。往期回顾：种群进化＋邻域搜索的混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－算法介绍混合算法（GA＋TS）求解作业车间调度问题（JSP）－禁忌搜索部分代码下载请关注公众号，后台回
遗传算法的主要应用领域介绍
函数优化函数优化是遗传算法的经典应用领域，也是遗传算法进行性能评价的常用算例，许多人构造出了各种各样复杂形式的测试函数：连续函数和离散函数、凸函数和凹函数、低维函数和高维函数、单峰函数和多峰函数等。对于一些非线性、多模型、多目标的函数优化问题，用其它优化方法较难求解，而遗传算法可以方便的得到较好的结
新算法比较分析可搜索癌症基因突变
桑福德伯翰医学研究所(Sanford Burnham Prebys Medical Discovery Institute,SBP)承担了前所未有的对一个新兴算法类别的比较分析，该算法通过聚焦内部基因结构，在癌症数据库中挖掘遗传信息（即亚基因像素算法），这与专注于基因视其为单个单元的经典方法形
机场加油车动态调度问题及优化路径
摘要：随着我国民航机场的不断发展，传统的人工调度方式已经无法满足加油车动态调度需要，人工调度方式不仅降低车辆的利用率，还影响了加油车行驶路径优化效果，另外，受气候、航线流量等外界因素的影响，航班需要调整到港或者出港的时间，这就对加油车动态调度方案的优化提出了更高的要求，旨在保证航班能够在规定的时间运